以前接触过libsvm,现在算在实际的应用中学习 LIBSVM 使用的一般步骤是： 1）按照LIBSVM软件包所要求的格式准备数据集； 2）对数据进行简单的缩放操作； 3）首要考虑选用RBF 核函数； 4）采用交叉验证选择最佳参数C与g ； 5）采用最佳参数C与g 对整个训练集进行训练获取支持向量机
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2017-05-17 20:24:00
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目录1、手动调整超参数2、自动超参数优化算法3、网格搜索4、随机搜索5、基于模型的超参数优化大部分深度学习算法都有许多超参数来控制不同方面的算法表现。有些超参数会影响算法运行的时间和存储成本，有些超参数会影响学习到的模型质量以及在新输入上推断正确结果的能力。有两种选择超参数的基本方法，手动选择和自动选择。手动选择超参数需要了解超参数做了些什么，以及机器学习模型如何才能取得良...
原创
2021-08-13 09:42:55
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2015-06-19 20:24:00
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调参经验好的实验环境是成功的一半由于深度学习实验超参众多，代码风格良好的实验环境，可以让你的人工或者自动调参更加省力，有以下几点可能需要注意：将各个参数的设置部分集中在一起。如果参数的设置分布在代码的各个地方，那么修改的过程想必会非常痛苦。可以输出模型的损失函数值以及训练集和验证集上的准确率。可以考虑设计一个子程序，可以根据给定的参数，启动训练并监控和周期性保存评估结果。再由一个主程序，分配参数以
首先说交叉验证。 交叉验证（Cross validation）是一种评估统计分析、机器学习算法对独立于训练数据的数据集的泛化能力（generalize）， 能够避免过拟合问题。 交叉验证一般要尽量满足： 1）训练集的比例要足够多，一般大于一半 2）训练集和测试集要均匀抽样 交叉验证主要分成以下几类：
原创
2021-07-08 16:18:00
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# Python SVR参数选择
支持向量回归（Support Vector Regression，SVR）是一种机器学习方法，用于预测连续性变量。在SVR中，我们需要选择合适的参数来建立一个有效的模型。本文将介绍如何选择SVR的参数，以提高模型的预测性能。
## SVR参数介绍
在SVR中，有几个重要的参数需要进行调整，包括`C`、`epsilon`和`kernel`等。这些参数的选择将直
大部分深度学习算法都有许多超参数来控制不同方面的算法表现。有些超参数会影响算法的运行的时间和存储成本，有些超参数会影响学习到的模型质量以及在新输入上推断正确结果的能力。 有两种选择超参数的基本方法:手动选择和自动选择。手动选择超参数需要了解超参数做了些什么，以及机器学习模型如何才能取得良好的泛化。自动选择超参数算法大大减少了了解这些想法的需求，但它们往往需要更高的计算成本。 手动设置超参数，我们必
函数参数在 Python 中，定义函数和调用函数都很简单，但如何定义函数参数和传递函数参数，则涉及到一些套路了。总的来说，Python 的函数参数主要分为以下几种：必选参数默认参数可变参数关键字参数必选参数必选参数可以说是最常见的了，顾名思义，必选参数就是在调用函数的时候要传入数量一致的参数，比如：>>> def add(x, y): # x, y 是必选参数
..
初学Python的同学们看到代码中类似func(*args, **kwargs)这样的函数参数定义时，经常感到一头雾水。下面通过一个简单的例子来详细解释下Python函数可变参数*args及**kwargs，先给出标准答案：1. *args是arguments单词缩写，表示任意多个无名参数，是一个tuple，如 (1,2,3,'a','b','c')2. **kwargs是keyword argu
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2023-08-23 09:39:05
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一、参数化构建1.通过git branches (tag)部署先在远程仓库给代码创建标签:在Jenkins上定义标签参数构建后的操作到Jenkins服务器指定目录查看[root@jenkins shnaghai-005]# pwd
/var/lib/jenkins/workspace/shnaghai-005
[root@jenkins shnaghai-005]# ll
总用量 12
-rw-
# Python随机森林参数选择指南
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何在Python中实现随机森林参数选择。随机森林是一种强大的机器学习算法，但参数选择对于模型的性能至关重要。下面是整个流程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 导入数据集 |
| 2 | 划分数据集为训练集和测试集 |
| 3 | 使用交叉验证选择最佳参数 |
| 4 | 训练模型 |
前每逢周末就遇雨期，闲暇之余，捣鼓了下python，心心念想学习，今天就在电脑上装了个2.7，学习了下经典算法，冒泡与选择排序法第一次写关于python的文章，说的不当之处，多多指正，我积极改正搭建环境，准备工作就不冗余介绍了，网上搜罗一大堆目录冒泡排序法冒泡类似于汽水现象，摇动一下，就有很多泡往上冒，概念不多说，直接看一张执行的结果图，看图分析，如下图片中将每次的排序过程都打印出来，这样一看，就
认识一下cv函数：sklearn.model_selection.cross_val_score(
estimator, # 自己选定的模型；
X, # array类型数据。训练集（自变量部分）；
第十一章 实践方法论官网2020-2-27 深度学习笔记11 - 实践方法论 1（性能度量-精度/召回率/PR曲线/覆盖率，默认的基准模型，决定是否收集更多数据）选择超参数大部分深度学习算法都有许多超参数来控制不同方面的算法表现。有些超参数会影响算法运行的时间和存储成本。有些超参数会影响学习到的模型质量，以及在新输入上推断正确结果的能力有两种选择超参数的基本方法：手动选择和自动选择。手动选择超参数
在sklearn中，岭回归由线性模型库中的Ridge类来调用：Ridge类的格式sklearn.linear_model.Ridge (alpha=1.0, fit_intercept=True, normalize=False, copy_X=True, max_iter=None, tol=0.001, solver=’auto’, random_state=None) 和线性回归相比，岭回归
Jenkins是一个用于自动化构建、测试和部署软件的开源工具。它的强大之处在于可以通过插件来扩展其功能。其中一个常用的功能就是通过参数化构建来实现不同分支的选择。
在Jenkins中，可以通过在构建任务中添加参数，并使用这些参数来选择具体的分支进行构建。下面是实现Jenkins联动参数分支选择的流程：
1. 首先，在Jenkins中创建一个新的构建任务，命名为"Branch Selection
选择器概念jQuery选择器是通过标签、属性或者内容对HTML内容进行选择，选择器运行对HTML元素组或者单个元素进行操作。jQuery选择器使用$符号，等同于jquery，例如： $(“li”) = jquery(“li”)同样等同于javascript中的：document.getElemmentsByTagName/id/class语句； 1 元素选择器$(“P”); //选择P
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2023-06-06 21:26:45
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Auto-batching设计目的是让开发者利用最少的代码去实现使用Intel®显卡做模型推理的数据吞吐量最大化。在没有设定input
LI与L2正则化岭回归的历史可追溯到1943年由A.Tikhonov发表在《苏联科学院院刊》上的一篇文章，我们知道计算机是在1946年发明出来的，由此可见，这是一个历史悠久的算法，至今依旧有生命力，属于经典算法之一。岭回归，是线性回归的L2正则化方式。本质上是一种回归。正则化的作用及L1稀疏性给定数据集D = {(x1,y1),(x2,y2),…,(xm,ym)},其中xϵR^d dimensio
1.ID选择器
选择器就是通过ID来查询元素！ $(“#id”)，这就可以通过id来获取jquery元素了！Jquery元素与DOM元素有些不同，既它们支持的属性和方法不同而已。script type="text/javascript">
$(function(){
//document.getElementByIdx_x("id");//返回的是一个dom对象不是jqu
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2023-06-06 21:28:34
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